[发明专利]一种云端分析指掌纹信息的方法

说明书

本发明公开了一种云端分析指掌纹信息的方法，包括以下步骤：步骤S1：云端服务器接收采集设备上传的指掌纹信息，并判断所述指掌纹信息是否齐全，若是，则进行下一步；若否，则返回采集信号通知所述采集设备补充上传指掌纹信息；步骤S2：对所述指掌纹信息进行指纹判读处理、指纹分类处理及掌纹判读处理，并输出鉴定结果数据；步骤S3：将所述鉴定结果数据根据不同的报告版本生成相应的分析结果报告。本发明能够精确地进行医学初步辅助检测及多元智能评量，实地应用于医疗机构辅助诊断，并且分析结果精确度高，具备实质科学根据、医疗临床与公开论文例证，大大提高用户的满意度，用户体验效果好。

技术领域

本发明涉及皮纹分析技术领域，特别涉及一种云端分析指掌纹信息的方法。

背景技术

许多疾病到目前为止并无法正确知道其病因，例如自闭症，仍有各种不同的解释机制，不过都属于后设说明，并无法达到预防层面的功效，对婴幼儿来说，能否把握黄金时期，早期发现、早期疗育非常重要。孩童在三岁前甚少因为心理、社会因素产生异常行为，大部分都源于生理因素的关系，而此时孩童出于婴幼儿阶段，无法明确通过行为观察解释其特殊状况背后之根源。解决生理因素就解决衍生的心理、社会问题，其中最重要的一环就属先天的大脑感觉统合与各区域脑结构筛查，能否早期探知孩童的大脑状况来帮助家长从事适当的感统刺激，对未来发展至关重大。至于注意力缺失和过动则是现在父母、师长在教养上最头痛的问题，根据研究可知过动又可分成资优型过动、体觉型过动和神经连结不当的过动，如何区隔各种不同症状将关系到是否能正确处理和治疗，并减少体觉型儿童被误判成过动的几率。而医用遗传皮纹学分析具有方便、简单、快速、科学的特性，将其用于医学初步辅助检测或多元智能评量事实上非常可行。而现有的皮纹分析方法缺乏临床积累与研发经验，无法精确地进行医学初步辅助检测及多元智能评量，且分析结果误差大，无法提高用户的满意度，用户体验效果差，因此通过长期大脑—皮纹研究与大量临床考证所得之分析技术是迫切所需。

发明内容

针对上述现有技术中存在的缺陷，本发明要解决的技术问题是提供一种云端分析指掌纹信息的方法，解决现有技术中无法精确地进行医学初步辅助检测及多元智能评量，且分析结果误差大，无法提高用户的满意度，用户体验效果差的问题，能够精确地进行医学初步辅助检测及多元智能评量，实地应用于医疗机构辅助诊断，分析结果精确度高、用户体验效果好，具备实质科学根据、医疗临床与公开论文例证。

为了解决上述技术问题，本发明的技术方案是：

一种云端分析指掌纹信息的方法，包括以下步骤：

步骤S1：云端服务器接收采集设备上传的指掌纹信息，并判断所述指掌纹信息是否齐全，若是，则进行下一步；若否，则返回采集信号通知所述采集设备补充上传指掌纹信息；

步骤S2：对所述指掌纹信息进行指纹判读处理、指纹分类处理及掌纹判读处理，并输出鉴定结果数据；

步骤S3：将所述鉴定结果数据根据不同的报告版本生成相应的分析结果报告。

优选地，所述指掌纹信息包括指纹图像信息、掌纹图像信息及足纹图像信息。

优选地，所述指纹判读处理包括判断真脊纹与假脊纹，所述指纹判读处理包括根据所述指掌纹信息中脊纹的整体宽度来判断真脊纹或假脊纹。